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- tensorflow平臺 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解TensorFlow來自：百科
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了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進行訓練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題Python機器學習庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行來自：百科
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云知識 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按來自：百科![]()
支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡訪問策略；海量存儲，來自：百科![]()
14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)換過程中可以實現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
移動開發(fā)平臺 移動開發(fā)平臺 如何快速了解移動開發(fā)平臺，saas平臺，基礎(chǔ)軟件，低代碼開發(fā)平臺？軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts是一站式、全流程、安全可信的云原生DevSecOps平臺，開箱即用，預置最佳實踐，助力質(zhì)量提升和效率倍增。華為云移動開發(fā)平臺開放免費試用，歡迎您來體驗。?來自：專題![]()
云平臺介紹 云平臺介紹 什么是云平臺？華為云平臺能為您提供安全、可信、持續(xù)創(chuàng)新的云計算相關(guān)的產(chǎn)品與服務；助力企業(yè)降本增效的精品應用、滿足不同階段業(yè)務需求，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 什么是云平臺？華為云平臺能為您提供安全、可信、持續(xù)創(chuàng)新的云計算相關(guān)的產(chǎn)品與服務；助力企業(yè)降本增效的精品應來自：專題![]()
CCE云容器引擎 CCE云容器引擎 華為云云容器引擎 CCE 華為云云容器引擎 CCE 云容器引擎（Cloud Container Engine）提供高度可擴展的、高性能的企業(yè)級Kubernetes集群，支持運行Docker容器。借助云容器引擎，您可以在云上輕松部署、管理和擴展容來自：專題![]()
動學習流程快速構(gòu)建AI應用；面向AI初學者，不需關(guān)注模型開發(fā)，使用預置算法構(gòu)建AI應用；面向AI工程師，提供多種開發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開發(fā)者編碼擴展，快速構(gòu)建模型及應用。 產(chǎn)品架構(gòu) ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應用的全流程開發(fā)過來自：百科![]()
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時，如果是從 OBS 中導入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景，若是多模型場景（例如含有多個模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時，如果是從OBS中導入元模來自：專題![]()
云容器引擎相關(guān)文檔 云容器引擎-計費說明 云容器引擎（CCE）本身不收取任何費用，但在使用過程中會創(chuàng)建相關(guān)資源（如節(jié)點、帶寬等），您需要為您使用的這些資源付費。CCE相關(guān)資源的計費項分為如下兩部分：1、集群，2、IaaS基礎(chǔ)設(shè)施 了解詳情 云容器引擎-功能總覽 云容器引擎提供高度來自：專題![]()
BI平臺 BI平臺 永洪BI可以直接導入細節(jié)數(shù)據(jù)，通過拖拽快速生成分析報表，可以由沒有技術(shù)背景的業(yè)務人員自服務完成，新建報表變更報表等需求均可在一天內(nèi)完成，幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢和邏輯等。 永洪BI可以直接導入細節(jié)數(shù)據(jù)，通過拖拽快速生成分析報表，可以由沒有技術(shù)背景的業(yè)務來自：專題![]()
自定義算子等。因此，工具鏈為在此平臺上的應用開發(fā)和執(zhí)行提供了多層次和多功能的便捷服務。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊來自：百科
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